CN113327290B - 双目模组标定方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及双目模组标定方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括获取标定板，该标定板包括可见光定位区域和热像定位区域；触发该双目模组拍摄该标定板，得到该可见光摄像头输出的可见光图像和该热成像摄像头输出的热图像；对该可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；根据该图案边缘在该可见光图像中确定第一特征点，该第一特征点表征该标定板的热像定位区域的特征点在该可见光图像中的成像位置；对该热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，该第二特征点表征该热像定位区域的特征点在该热图像中的成像位置；根据该第一特征点和该第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。本公开可以实现对该双目模组的准确标定。

Description

双目模组标定方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及双目模组标定方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
执行多目视觉任务需要进行多目模组的标定，可以通过触发多目模组中每个可见光摄像头拍摄可见光标定板得到对应的图像，在各个图像中提取对应于所述可见光标定板中同一特征点的关联成像位置，通过计算关联成像位置之间的映射关系完成多目模组进行标定。
但是在一些场景中，多目模组不仅包括可见光摄像头还包括热成像摄像头。热成像摄像头与可见光摄像头的成像原理不同，在热成像摄像头输出的图像中难以确定上述特征点的成像位置，从而造成了这类多目模组的标定困难。
发明内容
为了解决上述提出的至少一个技术问题，本公开提出了双目模组标定方法、装置、存储介质及电子设备。
根据本公开的一方面，提供了一种双目模组标定方法，所述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，其包括：获取标定板，所述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，所述热像定位区域根据所述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值；触发所述双目模组拍摄所述标定板，得到所述可见光摄像头输出的可见光图像和所述热成像摄像头输出的热图像；对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，所述第一特征点表征所述标定板的热像定位区域的特征点在所述可见光图像中的成像位置；对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，所述第二特征点表征所述热像定位区域的特征点在所述热图像中的成像位置；根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。基于上述配置，通过设计包括存在温度差的可见光定位区域和热像定位区域的标定板，并触发所述双目模组对于所述标定板进行拍摄得到可见光图像和热图像，即可基于对所述可见光图像和所述热图像的分析实现对所述双目模组准确的标定。
在一些可能的实施方式中，所述对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘，包括：对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果；根据所述图案对应的图案提取判据在所述边缘提取结果中确定所述图案边缘。基于上述配置，可以根据图案对应的图案提取判据得到图案边缘，根据得到的图案边缘可以在可见光图像中计算出热像定位区域的特征点的成像位置，进而最终基于计算得到的所述成像位置准确进行双目模组的标定。
在一些可能的实施方式中，所述根据所述图案对应的图案提取判据在所述边缘提取结果中确定所述图案边缘，包括：获取所述图案对应的图案提取判据，所述图案提取判据包括嵌套层数判据、长宽比过滤条件和面积比过滤条件；根据所述嵌套层数判据在所述边缘提取结果中提取图案疑似边缘；根据所述长宽比过滤条件和所述面积比过滤条件对所述图案疑似边缘进行过滤，得到所述图案边缘。基于上述配置，可以通过设计图案的边缘提取方法，确定可见光图像中图案对应的外轮廓位置，计算速度快并且定位准确。
在一些可能的实施方式中，所述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，所述基础定位图案和所述关联定位图案之间具备第一位置关系，所述热像定位区域与所述关联定位图案之间具备第二位置关系，所述根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，包括：根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘；根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点。基于上述配置，根据确定的第一位置关系和第二位置关系可以在可见光图像中确定热像定位区域的特征点的成像位置，进而最终实现了双目模组的准确标定。
在一些可能的实施方式中，所述可见光定位区域包括所述基础定位图案和两个所述关联定位图案，所述基础定位图案和各个所述关联定位图案的边缘均形状相同；所述基础定位图案与其中一个所述关联定位图案在第一方向共线，并且所述基础定位图案与另一个所述关联定位图案在第二方向共线，所述第一方向与所述第二方向相垂直；所述根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘，包括：在所述图案边缘中确定第一图案边缘和两个第二图案边缘，以使得所述第一图案边缘与其中一个所述第二图案边缘在所述第一方向共线，并且所述第一图案边缘与另一个所述第二图案边缘在所述第二方向共线；将每个所述第二图案边缘均确定为所述关联定位图案边缘。基于上述配置，可以最终快速确定第一特征点，并且确保双目模组标定结果的准确。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域与所述两个所述关联定位图案的边缘均为形状相同的矩形，所述热像定位区域与其中一个所述关联定位图案在所述第一方向共线，并且所述热像定位区域与另一个所述关联定位图案在所述第二方向共线；所述根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点，包括：对所述关联定位图案边缘进行延伸，得到四个交点，所述四个交点对应于所述热像定位区域的四个角点；将所述四个交点确定为所述第一特征点。基于上述配置，快速确定第一特征点，并且确保双目模组标定结果的准确。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域的温度高于所述可见光定位区域的温度，所述对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，包括：对所述热图像进行基于温度的分割，得到疑似目标温度区域，所述疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度；获取每个所述疑似目标温度区域的最小外接矩形；获取所述热像定位区域对应的区域提取判据；根据所述区域提取判据在各个所述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形；将所述目标最小外接矩形的四个角点确定为所述第二特征点。基于上述配置，可以通过对热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，进而最终实现了双目模组的准确标定。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域为矩形，所述区域提取判据包括长宽比判据和面积判据，所述根据所述区域提取判据在各个所述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形，包括：根据所述长宽比判据和所述面积判据在各个所述最小外接矩形提取所述目标最小外接矩形。基于上述配置，可以提升目标最小外接矩形判定准确度。
在一些可能的实施方式中，所述对所述热图像进行基于温度的分割之前，所述方法还包括：对所述热图像进行滤波降噪处理。基于上述配置，提升分割的准确度。
在一些可能的实施方式中，所述对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果之前，所述方法还包括：将所述可见光图像转换为灰度模式，对转换结果进行滤波降噪处理。基于上述配置，提升边缘提取的准确度。
在一些可能的实施方式中，所述标定板的热像定位区域为镂空区域，所述方法还包括布设热源，通过经由所述镂空区域透热的方式使得所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于所述预设阈值。基于上述配置，可以使得热像定位区域的温度与可见光定位区域形成较为理想的温度差，提升标定准确度。
根据本公开的第二方面，提供一种双目模组标定装置，所述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，所述装置包括：标定板获取模块，用于获取标定板，所述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，所述热像定位区域根据所述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值；图像获取模块，用于触发所述双目模组拍摄所述标定板，得到所述可见光摄像头输出的可见光图像和所述热成像摄像头输出的热图像；边缘提取模块，用于对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；第一特征点确定模块，用于根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，所述第一特征点表征所述标定板的热像定位区域的特征点在所述可见光图像中的成像位置；第二特征点确定模块，用于对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，所述第二特征点表征所述热像定位区域的特征点在所述热图像中的成像位置；单应性矩阵计算模块，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。
在一些可能的实施方式中，所述边缘提取模块，包括：边缘提取结果获取单元，用于对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果；图案边缘确定单元，用于根据所述图案对应的图案提取判据在所述边缘提取结果中确定所述图案边缘。
在一些可能的实施方式中，所述图案边缘确定单元用于获取所述图案对应的图案提取判据，所述图案提取判据包括嵌套层数判据、长宽比过滤条件和面积比过滤条件；根据所述嵌套层数判据在所述边缘提取结果中提取图案疑似边缘；根据所述长宽比过滤条件和所述面积比过滤条件对所述图案疑似边缘进行过滤，得到所述图案边缘。
在一些可能的实施方式中，所述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，所述基础定位图案和所述关联定位图案之间具备第一位置关系，所述热像定位区域与所述关联定位图案之间具备第二位置关系，所述第一特征点确定模块包括第一确定单元，用于根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘，以及第二确定单元，用于根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点。
在一些可能的实施方式中，所述可见光定位区域包括所述基础定位图案和两个所述关联定位图案，所述基础定位图案和各个所述关联定位图案的边缘均形状相同；所述基础定位图案与其中一个所述关联定位图案在第一方向共线，并且所述基础定位图案与另一个所述关联定位图案在第二方向共线，所述第一方向与所述第二方向相垂直；所述第一确定单元用于在所述图案边缘中确定第一图案边缘和两个第二图案边缘，以使得所述第一图案边缘与其中一个所述第二图案边缘在所述第一方向共线，并且所述第一图案边缘与另一个所述第二图案边缘在所述第二方向共线，以及将每个所述第二图案边缘均确定为所述关联定位图案边缘。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域与所述两个所述关联定位图案的边缘均为形状相同的矩形，所述热像定位区域与其中一个所述关联定位图案在所述第一方向共线，并且所述热像定位区域与另一个所述关联定位图案在所述第二方向共线；所述第二确定单元用于对所述关联定位图案边缘进行延伸，得到四个交点，所述四个交点对应于所述热像定位区域的四个角点，以及将所述四个交点确定为所述第一特征点。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域的温度高于所述可见光定位区域的温度，所述第二特征点确定模块包括疑似目标温度区域确定单元，用于对所述热图像进行基于温度的分割，得到疑似目标温度区域，所述疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度；矩形框提取单元，用于获取每个所述疑似目标温度区域的最小外接矩形；区域提取判获取单元，用于获取所述热像定位区域对应的区域提取判据；目标最小外接矩形确定单元，用于根据所述区域提取判据在各个所述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形；第二特征点确定单元，用于将所述目标最小外接矩形的四个角点确定为所述第二特征点。
在一些可能的实施方式中，所述热像定位区域为矩形，所述区域提取判据包括长宽比判据和面积判据，所述目标最小外接矩形确定单元用于根据所述长宽比判据和所述面积判据在各个所述最小外接矩形提取所述目标最小外接矩形。
在一些可能的实施方式中，所述装置还包括预处理模块，用于在对所述热图像进行基于温度的分割之前，对所述热图像进行滤波降噪处理。
在一些可能的实施方式中，所述预处理模块还用于在对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果之前，将所述可见光图像转换为灰度模式，对转换结果进行滤波降噪处理。
在一些可能的实施方式中，所述标定板的热像定位区域为镂空区域，所述装置还包括加热模块，用于布设热源，通过经由所述镂空区域透热的方式使得所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于所述预设阈值。
根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如第一方面中任意一项所述双目模组标定方法。
根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如第一方面中任意一项所述双目模组标定方法。
根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述如第一方面中任意一项所述双目模组标定方法。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1示出根据本公开实施例的一种双目模组标定方法的流程图；
图2示出根据本公开实施例中一种可行的标定板结构示意图；
图3示出根据本公开实施例的可见光摄像头对于图2中标定板进行拍摄所得的可见光图像示意图；
图4示出根据本公开实施例的对于图3中的可见光图像进行边缘提取得到的边缘提取结果示意图；
图5示出根据本公开实施例的对上述可见光图像进行边缘提取得到图案边缘中步骤S32的流程示意图；
图6示出根据本公开实施例的可见光图像中提取到的图案边缘的示意图；
图7示出根据本公开实施例的另一个可行的实施例中的标定板结构示意图；
图8示出根据本公开实施例的根据图6所示的可见光图像中的图案得到第一特征点的方法示意图；
图9示出根据本公开实施例的上述双目模组标定方法中步骤S50的流程示意图；
图10示出根据本公开实施例的拍摄图2中的标定板得到的热图像在灰度模式的示意图；
图11示出根据本公开实施例的对图10所示的热图像进行二值分割得到结果示意图；
图12示出根据本公开实施例的在图11中示出的二值分割结果中确定第二特征点的示意图；
图13示出根据本公开实施例的双目模组标定装置的框图；
图14示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图；
图15示出根据本公开实施例的另一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
相关技术中可以通过棋盘格标定板实现包括多个可见光摄像头的多目模组的标定。具体地，可以通过计算不同可见光摄像头输出的图像中对应于该棋盘格标定板中同一特征点的关联成像位置之间的映射关系完成标定，标定结果可以通过单应性矩阵(Homography Matrix)表达。本公开实施例中位于不同图像中表达相同空间点的成像位置互为关联成像位置。示例性的，若多目模组由可见光摄像头A和可见光摄像头B构成，通过标定得到了单应性矩阵T，使用该多目模组拍摄一只蜻蜓，根据可见光摄像头A输出的图像中该蜻蜓所在位置M和上述单应性矩阵T即可唯一确定可见光摄像头B输出的图像中该蜻蜓所在的位置N。
但是一些多目模组中不仅包括可见光摄像头还包括热成像摄像头，而热成像摄像头输出的图像中难以确定到上述棋盘格标定板中特征点的成像位置，从而导致难以基于相关技术中上述棋盘格标定板和相应的标定方法完成这种多目模组的标定。
为了实现对于既包括可见光摄像头又包括热成像摄像头的多目模组的标定，本公开实施例提供一种双目模组标定方法，可以对于由一个可见光摄像头和一个热成像摄像头形成的双目模组进行标定。相应的，对于多目模组而言，可以基于本公开实施例中的标定方法对于多目模组中任一可见光摄像头和任一热成像摄像头形成的双目模组进行标定，进而实现对上述多目模组的标定。下文中本公开实施例以双目模组的标定方法及其使用场景为示例进行详述，对于多目模组不再赘述。
本公开实施例提供一种双目模组标定方法，通过设计包括存在温度差的可见光定位区域和热像定位区域的标定板，并触发上述双目模组对于上述标定板进行拍摄得到可见光图像和热图像，即可基于对上述可见光图像和上述热图像的分析实现对上述双目模组准确的标定。本公开实施例标定的双目模组可以广泛应用于各种测温场景，示例性的，可以应用于热像仪、非接触测温仪等，本公开实施例对此不做限定。示例性的，可以使用热像仪对人体体温进行非接触式测量。通过热像仪中的彩色摄像头拍摄得到彩色图像，通过上述热像仪中的红外成像设备得到热图像，根据热像仪的标定结果可以确定上述彩色图像和上述热图像对应于相同空间点的关联成像位置之间的对应关系，从而可以基于上述热图像确定彩色图像中的物体对应的温度。
本公开实施例提供的双目模组标定方法可以由终端设备、服务器或其它类型的电子设备执行，其中，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该双目模组标定方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。下面以电子设备作为执行主体为例对本公开实施例的双目模组标定方法进行说明。
图1示出根据本公开实施例的一种双目模组标定方法的流程图，上述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，如图1所示，上述方法包括：
S10：获取标定板，上述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，上述热像定位区域根据上述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，上述热像定位区域的温度与上述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值。
本公开实施例中，上述标定板中包括两个区域，分别为可见光定位区域和热像定位区域。本公开实施例中对于上述预设阈值的数值不做限定，只要能够达到这样一种效果，即当上述热像定位区域的温度与上述可见光定位区域的温度之间的差值大于上述预设阈值时，在对上述标定板进行热成像得到的热图像中，可以基于温度分割确定上述热像定位区域在上述热图像中对应的成像区域。
本公开实施例标定板中的热像定位区域可以根据可见光定位区域中的图案确定，则在对上述标定板进行可见光摄像得到的可见光图像中，可以通过分析出可见光定位区域中的图案在上述可见光图像中的成像位置，计算得到上述热像定位区域在上述可见光图像中的成像区域。
本公开实施例中，上述热像定位区域的温度与上述可见光定位区域的温度可以均较为平均，上述热像定位区域的平均温度与上述可见光定位区域的平均温度之间的差值大于上述预设阈值。
在一个可行的实施例中，可以将热像定位区域设计为镂空结构，通过在上述镂空结构后设置热源的方式，使得热源的热量通过上述镂空结构向外辐射，从而使得上述热像定位区域与上述可见光定位区域产生温度差。本公开实施例中双目模组相对于上述标定板的位置为前，反之为后。具体地，在一个实施方式中，可以在上述镂空结构后设置面热源，并且上述面热源能够覆盖上述镂空结构，通过设置这种面热源，可以使得上述热像定位区域的温度较为平均，提升了后续在热图像中确定上述热像定位区域时的准确度，从而提升标定的准确度。
在一个实施例中，请参考图2，其示出了本公开实施例中一种可行的标定板结构示意图。图2中包括图案11、图案12、图案13和热像定位区域2，在上述标定板中除去热像定位区域2之外其他区域都可以被称为可见光定位区域1，也就是说热像定位区域2与其周围区域存在高于上述预设阈值的温度差。其中，上述热像定位区域2可以为镂空结构。
S20：触发上述双目模组拍摄上述标定板，得到上述可见光摄像头输出的可见光图像和上述热成像摄像头输出的热图像。
本公开实施例中并不限定上述可见光摄像头的类型和型号。示例性的，其可以为黑白摄像头或RGB(Red Green Blue)摄像头。上述RGB摄像头是一种通过Red、Green、Blue三色滤光片来接收物体反射光，生成RGB彩色图像的摄像设备。
上述热成像摄像头为红外摄像头，示例性的，其可以为热成像仪摄像机(ThermalCamera)或红外摄像头(Infrared Radiation Camera)。
S30：对上述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘。
在一个示例性的实施例中，上述对上述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘，包括：
S31：对上述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果。
请参考图3，其示出了可见光摄像头对于图2中标定板进行拍摄所得的可见光图像示意图。在一个实施例中，为了提升边缘提取的效果，还可以在进行边缘提取之前，对于上述可见光图像进行预处理。示例性的，若上述可见光图像为彩色图像，比如上述可见光图像为RGB图像，则可以将上述彩色图像转化为灰度模式，并对转换结果进行滤波降噪处理。本公开实施例不限定滤波降噪处理使用的方法，示例性的，可以基于高斯滤波进行滤波降噪。本公开实施例并不限定边缘提取的具体方法，示例性的，可以使用肯尼(Canny)边缘检测算法进行边缘提取。
对图3中的可见光图像进行边缘提取可以得到图4，图4示出了对于图3中的可见光图像进行边缘提取得到的边缘提取结果示意图，可以看出图4是对于图3中的可见光图像进行上述预处理后进行边缘提取所得到的结果。
S32：根据上述图案对应的图案提取判据在上述边缘提取结果中确定上述图案边缘。
对于不同的图案可以确定对应的图案提取判据，从而根据上述图案提取判据在上述边缘提取结果中确定上述图案边缘。示例性的，若上述图案为二维码，则可以根据对应的二维码提取判据在上述边缘提取结果中提取二维码图案。若上述图案为条形码，则可以根据对应的条形码提取判据在上述边缘提取结果中提取条形码图案。
如图5所示，其示出了对上述可见光图像进行边缘提取得到图案边缘中步骤S32的流程示意图。上述根据上述图案对应的图案提取判据在上述边缘提取结果中确定上述图案边缘，包括：
S321：获取上述图案对应的图案提取判据，上述图案提取判据包括嵌套层数判据、长宽比过滤条件和面积比过滤条件。
在一个可行的实施例中，以图2为例，上述图案可以为回型图案，所述回型图案可以为单个回字形成的图案，也可以为多层回字嵌套形成的图案，图案11就是一种多层回字嵌套形成的回型图案。
示例性的，根据上述回型图案的嵌套层数可以确定上述嵌套层数判据，以图2所示的标定板中的图案11为例，为了提取该图案则可以将上述嵌套层数判据设置为六，即上述边缘提取结果中具备六层嵌套的图案可能为图案11。如果图2中的图案11中嵌套层数增多，则相应的其对应的图案提取判据中的嵌套层数判据中的嵌套层数也相应增多，当然，嵌套层数减少，则相应的，其对应的图案提取判据的嵌套层数判据中的嵌套层数也相应减少，嵌套层数判据中的嵌套层数与图案的真实嵌套层数正相关。
长宽比过滤过滤条件与面积比过滤条件均与上述回型图案的形状有关。其中长宽比过滤条件可以通过下述描述表达：获取待判定图案的长度和宽度中的最小值，获取上述待判定图案中长度和宽度中的最大值，若上述最小值与上述最大值的比值大于预设第一阈值，则判定上述待判定图案满足上述长宽比过滤条件。本公开实施例并不限定上述第一阈值的数值。示例性的，以图2为例，可以将其对应的长宽比过滤条件中的上述第一阈值限定为0.8。若上述回型图案的形状变化，比如增加了宽度或者增加了高度，则相应的第一阈值可以进行适应性调整，在此不再赘述。
面积比过滤条件可以通过下述描述表达：获取待判定图案包括的像素的数量；获取上述待判定图案的最小外接矩形的面积，若上述数量与上述面积的比值大于预设第二阈值，则判定上述待判定图案满足上述面积比过滤条件。本公开实施例并不限定上述第二阈值的数值。示例性的，以图2为例，可以将其对应的面积比过滤条件中的上述第二阈值限定为0.8。若上述回型图案的形状变化，比如增加了宽度或者增加了高度，则相应的第二阈值可以进行适应性调整，在此不再赘述。
S322：根据上述嵌套层数判据在上述边缘提取结果中提取图案疑似边缘。
以图2所示的标定板为例，图案11、图案12和图案13均为形状相同的回型图案，在上述边缘提取结果中提取具备六层嵌套的图案，将其作为图案疑似边缘，则该图案疑似边缘中包括就图案11、图案12和图案13的外轮廓形成的边缘。
S323：根据上述长宽比过滤条件和上述面积比过滤条件对上述图案疑似边缘进行过滤，得到上述图案边缘。
请参考图6，其示出了可见光图像中提取到的图案边缘的示意图。通过上述图案边缘提取方法确定了图6中的图案边缘，可以看出，该图案边缘包括了图案11、图案12和图案13的外轮廓。
本公开实施例可以通过设计回型图案的提取方法，确定可见光图像中回型图案对应的外轮廓位置，计算速度快并且定位准确。
本公开实施例可以根据图案对应的图案提取判据得到图案边缘，根据得到的图案边缘可以在可见光图像中计算出热像定位区域的特征点的成像位置，进而最终基于计算得到的上述成像位置准确进行双目模组的标定。
S40：根据上述图案边缘在上述可见光图像中确定第一特征点，上述第一特征点表征上述标定板的热像定位区域的特征点在上述可见光图像中的成像位置。
以图2所示的标定板为例，热像定位区域为矩形区域，可以将该矩形区域的四个角点作为特征点，则每个上述特征点在上述可见光图像中的成像位置即为对应的第一特征点，即可以在拍摄上述标定板得到的可见光图像中确定四个第一特征点。
在一个实施例中，上述可见光定位区域可以包括基础定位图案和关联定位图案，上述基础定位图案和上述关联定位图案之间具备第一位置关系，上述热像定位区域与上述关联定位图案之间具备第二位置关系。
具体地，上述根据上述图案边缘在上述可见光图像中确定第一特征点，包括：
S41：根据上述第一位置关系在上述图案边缘中提取关联定位图案边缘。
S42：根据上述第二位置关系和上述关联定位图案边缘确定上述第一特征点。
本公开实施例中并不限定第一位置关系和第二位置关系的具体内容，只需要根据上述第一位置关系在上述图案边缘中确定关联定位图案边缘，以及根据上述第二位置关系和上述关联定位图案边缘在上述可见光图像中确定第一特征点即可。
在一个可行的实施例中，请参考图7，其示出了另一个可行的实施例中的标定板结构示意图。其中图案A为基础定位图案，图案B和图案C均为关联定位图案，上述图案A的中心位于上述图案B的中心与图案C的中心的连线的垂直平分线上，图案A、图案B和图案C形成第一位置关系。以上述图案B距离图案A最远的边缘的延长线和上述图案C距离图案A最远的边缘的延长线的交点为第一对角点，以标定板右下方角点为第二对角点确定的区域为热像定位区域D，则关联定位图案B、关联定位图案C与上述热像定位区域D形成第二位置关系。根据上述第一位置关系和上述第二位置关系即可确定上述第一特征点，上述第一特征点即为a1，a2，a3和a4。
在另一个可行的实施例中，请参考图2，上述可见光定位区域包括上述基础定位图案(图案11)和两个上述关联定位图案(图案12和图案13)。上述基础定位图案和各个上述关联定位图案的边缘(外轮廓)均形状相同；上述基础定位图案(图案11)与其中一个上述关联定位图案(图案12)在第一方向(水平方向)共线，并且上述基础定位图案(图案11)与另一个上述关联定位图案(图案13)在第二方向(竖直方向)共线，上述第一方向与上述第二方向相垂直。则相应的，上述根据上述第一位置关系在上述图案边缘中提取关联定位图案边缘，包括：在上述图案边缘中确定第一图案边缘和两个第二图案边缘，以使得上述第一图案边缘与其中一个上述第二图案边缘在上述第一方向共线，并且上述第一图案边缘与另一个上述第二图案边缘在上述第二方向共线；将每个上述第二图案边缘均确定为上述关联定位图案边缘。请参考图6，图6中包括了图案11、图案12和图案13的边缘，其中左上角的图案边缘对应于图案11，右上角的图案边缘对应于图案12，左下角的图案边缘对应于图案13。
继续以图2为例，上述热像定位区域2与上述两个关联定位图案(图案12和图案13)的边缘均为形状相同的矩形，上述热像定位区域2与其中一个上述关联定位图案(图案13)在上述第一方向(水平方向)共线，并且上述热像定位区域2与另一个上述关联定位图案(图案12)在上述第二方向(竖直方向)共线。则相应的，上述根据上述第二位置关系和上述关联定位图案边缘确定上述第一特征点，包括：对上述关联定位图案边缘进行延伸，得到四个交点，上述四个交点对应于上述热像定位区域的四个角点；将上述四个交点确定为上述第一特征点。
本公开实施例中第一方向为水平方向，第二方向为竖直方向，如果对标定板或拍摄得到的可见光图像进行旋转，则第一方向和第二方向相应发生变化，并不影响本公开实施例中技术方案的实施，因此水平方向和竖直方向仅为示例，其它情况不再赘述。
请参考图8，其示出了根据图6所示的可见光图像中的图案得到第一特征点的方法示意图。将图案12对应的外轮廓中竖直方向的轮廓边缘线延长，并将图案13对应的外轮廓中水平方向的轮廓边缘线延长，相交得到四个角点，本公开实施例将其标记为
Figure BDA0003104679450000101
Figure BDA0003104679450000102
将这四个角点均作为上述第一特征点，其对应了标定板中热像定位区域2的特征点(四个角点)在可见光图像中的成像位置。
本公开实施例中公开了快速确定第一特征点的方法，确保双目模组标定结果的准确。
本公开实施例根据确定的第一位置关系和第二位置关系可以在可见光图像中确定热像定位区域的特征点的成像位置，进而最终实现了双目模组的准确标定。
S50：对上述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，上述第二特征点表征上述热像定位区域的特征点在上述热图像中的成像位置。
在一个实施例中，请参考图9，其示出了上述双目模组标定方法中步骤S50的流程示意图，上述对上述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，包括：
S51：对上述热图像进行基于温度的分割，得到疑似目标温度区域，上述疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度。
本公开实施例中，标定板中的热像定位区域的温度高于可见光定位区域的温度，相应的，疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度，也就是说只有在热图像中温度较高的区域才有可能是热像定位区域对应的成像区域。请参考图10，其示出拍摄图2中的标定板得到的热图像在灰度模式下的示意图，接近白色的区域亮度较高，其对应的温度也较高，有可能是热像定位区域对应的成像区域。本公开实施例中通过分割得到疑似目标温度区域，本公开实施例并不限定具体的分割方法，示例性的，可以为二值分割。请参考图11，其示出对图10所示的热图像进行二值分割得到结果示意图，可见图11中存在一片灰色区域，该灰色区域即为上述疑似目标温度区域。
在一个可行的实施方式中，为了提升分割的准确度，还可以在分割之前对上述热图像进行滤波降噪处理。本公开实施例并不限定上述滤波降噪处理的具体方法，请参考前文。
S52：获取每个上述疑似目标温度区域的最小外接矩形。
S53：获取上述热像定位区域对应的区域提取判据。
S54：根据上述区域提取判据在各个上述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形。
本公开实施例中，上述热像定位区域为矩形，上述区域提取判据包括长宽比判据和面积判据，上述根据上述区域提取判据在各个上述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形，包括：根据上述长宽比判据和上述面积判据在各个上述最小外接矩形提取上述目标最小外接矩形。本公开实施例中长宽比判据与前文中长宽比过滤条件基于相同发明构思，在此不做赘述。上述面积判据可以表达为：若最小外接矩形的面积大于预设的面积阈值，则判定上述最小外接矩形符合上述面积判据。
S55：将上述目标最小外接矩形的四个角点确定为上述第二特征点。
请参考图12，其示出了在图11中示出的二值分割结果中确定第二特征点的示意图。显然，通过上述步骤S51-S55确定了图2中边缘为矩形的热像定位区域的四个角点在热图像的成像位置，即得到四个第二特征点
Figure BDA0003104679450000111
本公开实施例中可以通过对热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，进而最终实现了双目模组的准确标定。
S60：根据上述第一特征点和上述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。
以上文得到的第一特征点
Figure BDA0003104679450000112
以及第二特征点
Figure BDA0003104679450000113
Figure BDA0003104679450000114
为例，上标相同的第一特征点和第二特征点均对应于图2中的热像定位区域的同一个角点，也就是说上标相同的第一特征点和第二特征点为关联特征点对，因此根据上文得到的第一特征点
Figure BDA0003104679450000115
以及第二特征点
Figure BDA0003104679450000116
Figure BDA0003104679450000117
可以得到四个关联特征点对
Figure BDA0003104679450000118
根据上述四个关联特征点对可以唯一确定上述单应性矩阵。
具体地，单应性矩阵可以被表示为
Figure BDA0003104679450000119
计算单应性矩阵的过程即为求解H11，H12，H13，H21，H22，H23，H31，H32的过程。由于上述单应性矩阵对应于三维空间，因此，对于上述四个关联特征点对进行齐次处理，得到用于解算该单应性矩阵的四个空间关联特征点对
Figure BDA00031046794500001110
Figure BDA00031046794500001111
具体地，通过解算下述方程组
Figure BDA00031046794500001112
即可得到上述单应性矩阵。
本公开实施例中提供的双目模组标定方法，通过设计包括存在温度差的可见光定位区域和热像定位区域的标定板，并触发上述双目模组对于上述标定板进行拍摄得到可见光图像和热图像，即可基于对上述可见光图像和上述热图像的分析实现对上述双目模组准确的标定。可见光定位区域中包括可以用于在可见光图像分析中进行特征点提取的图案，并且该图案可以用于确定热像定位区域的特征点在可见光图像中对应的第一特征点，而热像定位区域在热图像中可以被分割出来，从而得到热像定位区域的特征点在热图像中对应的第二特征点，基于第一特征点和第二特征点即可实现双目模组的准确标定。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格地执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。
图13示出根据本公开实施例的一种双目模组标定装置，上述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，上述装置包括：
标定板获取模块10，用于获取标定板，上述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，上述热像定位区域根据上述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，上述热像定位区域的温度与上述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值；
图像获取模块20，用于触发上述双目模组拍摄上述标定板，得到上述可见光摄像头输出的可见光图像和上述热成像摄像头输出的热图像；
边缘提取模块30，用于对上述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；
第一特征点确定模块40，用于根据上述图案边缘在上述可见光图像中确定第一特征点，上述第一特征点表征上述标定板的热像定位区域的特征点在上述可见光图像中的成像位置；
第二特征点确定模块50，用于对上述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，上述第二特征点表征上述热像定位区域的特征点在上述热图像中的成像位置；
单应性矩阵计算模块60，用于根据上述第一特征点和上述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。
在一些可能的实施方式中，上述边缘提取模块，包括：边缘提取结果获取单元，用于对上述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果；图案边缘确定单元，用于根据上述图案对应的图案提取判据在上述边缘提取结果中确定上述图案边缘。
在一些可能的实施方式中，上述图案为回型图案，上述图案边缘确定单元用于获取上述回型图案对应的图案提取判据，上述图案提取判据包括嵌套层数判据、长宽比过滤条件和面积比过滤条件；根据上述嵌套层数判据在上述边缘提取结果中提取图案疑似边缘；根据上述长宽比过滤条件和上述面积比过滤条件对上述图案疑似边缘进行过滤，得到上述图案边缘。
在一些可能的实施方式中，上述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，上述基础定位图案和上述关联定位图案之间具备第一位置关系，上述热像定位区域与上述关联定位图案之间具备第二位置关系，上述第一特征点确定模块包括第一确定单元，用于根据上述第一位置关系在上述图案边缘中提取关联定位图案边缘，以及第二确定单元，用于根据上述第二位置关系和上述关联定位图案边缘确定上述第一特征点。
在一些可能的实施方式中，上述可见光定位区域包括上述基础定位图案和两个上述关联定位图案，上述基础定位图案和各个上述关联定位图案的边缘均为形状相同的矩形；上述基础定位图案与其中一个上述关联定位图案在第一方向共线，并且上述基础定位图案与另一个上述关联定位图案在第二方向共线，上述第一方向与上述第二方向相垂直；上述第一确定单元用于在上述图案边缘中确定第一图案边缘和两个第二图案边缘，以使得上述第一图案边缘与其中一个上述第二图案边缘在上述第一方向共线，并且上述第一图案边缘与另一个上述第二图案边缘在上述第二方向共线，以及将每个上述第二图案边缘均确定为上述关联定位图案边缘。
在一些可能的实施方式中，上述热像定位区域与上述两个上述关联定位图案的边缘均为形状相同的矩形，上述热像定位区域与其中一个上述关联定位图案在上述第一方向共线，并且上述热像定位区域与另一个上述关联定位图案在上述第二方向共线；上述第二确定单元用于对上述关联定位图案边缘进行延伸，得到四个交点，上述四个交点对应于上述热像定位区域的四个角点，以及将上述四个交点确定为上述第一特征点。
在一些可能的实施方式中，上述热像定位区域的温度高于上述可见光定位区域的温度，上述第二特征点确定模块包括疑似目标温度区域确定单元，用于对上述热图像进行基于温度的分割，得到疑似目标温度区域，上述疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度；矩形框提取单元，用于获取每个上述疑似目标温度区域的最小外接矩形；区域提取判获取单元，用于获取上述热像定位区域对应的区域提取判据；目标最小外接矩形确定单元，用于根据上述区域提取判据在各个上述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形；第二特征点确定单元，用于将上述目标最小外接矩形的四个角点确定为上述第二特征点。
在一些可能的实施方式中，上述热像定位区域为矩形，上述区域提取判据包括长宽比判据和面积判据，上述目标最小外接矩形确定单元用于根据上述长宽比判据和上述面积判据在各个上述最小外接矩形提取上述目标最小外接矩形。
在一些可能的实施方式中，上述装置还包括预处理模块，用于在对上述热图像进行基于温度的分割之前，对上述热图像进行滤波降噪处理。
在一些可能的实施方式中，上述预处理模块还用于在对上述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果之前，将上述可见光图像转换为灰度模式，对转换结果进行滤波降噪处理。
在一些可能的实施方式中，上述标定板的热像定位区域为镂空区域，上述装置还包括加热模块，用于布设热源，通过透热的方式使得上述热像定位区域的温度与上述可见光定位区域的温度之间的差值大于上述预设阈值。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，上述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，上述处理器被配置为上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图14示出根据本公开实施例的一种电子设备的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图14，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在上述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。上述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与上述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如上述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G、3G、4G、5G或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，上述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图15示出根据本公开实施例的另一种电子设备的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图15，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，上述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C+等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，上述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (16)

1.一种双目模组标定方法，所述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，其特征在于，所述方法包括：
获取标定板，所述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，所述热像定位区域根据所述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值；
触发所述双目模组拍摄所述标定板，得到所述可见光摄像头输出的可见光图像和所述热成像摄像头输出的热图像；
对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；
根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，所述第一特征点表征所述标定板的热像定位区域的特征点在所述可见光图像中的成像位置；
对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，所述第二特征点表征所述热像定位区域的特征点在所述热图像中的成像位置；
根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘，包括：
对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果；
根据所述图案对应的图案提取判据在所述边缘提取结果中确定所述图案边缘。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图案对应的图案提取判据在所述边缘提取结果中确定所述图案边缘，包括：
获取所述图案对应的图案提取判据，所述图案提取判据包括嵌套层数判据、长宽比过滤条件和面积比过滤条件；
根据所述嵌套层数判据在所述边缘提取结果中提取图案疑似边缘；
根据所述长宽比过滤条件和所述面积比过滤条件对所述图案疑似边缘进行过滤，得到所述图案边缘。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，所述基础定位图案和所述关联定位图案之间具备第一位置关系，所述热像定位区域与所述关联定位图案之间具备第二位置关系，所述根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，包括：
根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘；
根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，所述基础定位图案和所述关联定位图案之间具备第一位置关系，所述热像定位区域与所述关联定位图案之间具备第二位置关系，所述根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，包括：
根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘；
根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可见光定位区域包括基础定位图案和关联定位图案，所述基础定位图案和所述关联定位图案之间具备第一位置关系，所述热像定位区域与所述关联定位图案之间具备第二位置关系，所述根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，包括：
根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘；
根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述可见光定位区域包括所述基础定位图案和两个所述关联定位图案，所述基础定位图案和各个所述关联定位图案的边缘的形状均相同；所述基础定位图案与其中一个所述关联定位图案在第一方向共线，并且所述基础定位图案与另一个所述关联定位图案在第二方向共线，所述第一方向与所述第二方向相垂直；所述根据所述第一位置关系在所述图案边缘中提取关联定位图案边缘，包括：
在所述图案边缘中确定第一图案边缘和两个第二图案边缘，以使得所述第一图案边缘与其中一个所述第二图案边缘在所述第一方向共线，并且所述第一图案边缘与另一个所述第二图案边缘在所述第二方向共线；
将每个所述第二图案边缘均确定为所述关联定位图案边缘。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述热像定位区域与所述两个所述关联定位图案的边缘均为形状相同的矩形，所述热像定位区域与其中一个所述关联定位图案在所述第一方向共线，并且所述热像定位区域与另一个所述关联定位图案在所述第二方向共线；所述根据所述第二位置关系和所述关联定位图案边缘确定所述第一特征点，包括：
对所述关联定位图案边缘进行延伸，得到四个交点，所述四个交点对应于所述热像定位区域的四个角点；
将所述四个交点确定为所述第一特征点。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述热像定位区域的温度高于所述可见光定位区域的温度，所述对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，包括：
对所述热图像进行基于温度的分割，得到疑似目标温度区域，所述疑似目标温度区域的温度高于非疑似目标温度区域的温度；
获取每个所述疑似目标温度区域的最小外接矩形；
获取所述热像定位区域对应的区域提取判据；
根据所述区域提取判据在各个所述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形；
将所述目标最小外接矩形的四个角点确定为所述第二特征点。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述热像定位区域为矩形，所述区域提取判据包括长宽比判据和面积判据，所述根据所述区域提取判据在各个所述最小外接矩形中确定目标最小外接矩形，包括：根据所述长宽比判据和所述面积判据在各个所述最小外接矩形提取所述目标最小外接矩形。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述热图像进行基于温度的分割之前，所述方法还包括：对所述热图像进行滤波降噪处理。
12.根据权利要求2至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述可见光图像进行边缘提取，得到边缘提取结果之前，所述方法还包括：将所述可见光图像转换为灰度模式，对转换结果进行滤波降噪处理。
13.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述标定板的热像定位区域为镂空区域，所述方法还包括布设热源，通过经由所述镂空区域透热的方式使得所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于所述预设阈值。
14.一种双目模组标定装置，所述双目模组包括可见光摄像头和热成像摄像头，其特征在于，所述装置包括：
标定板获取模块，用于获取标定板，所述标定板包括可见光定位区域和热像定位区域，所述热像定位区域根据所述可见光定位区域中的图案的轮廓定位得到，所述热像定位区域的温度与所述可见光定位区域的温度之间的差值大于预设阈值；
图像获取模块，用于触发所述双目模组拍摄所述标定板，得到所述可见光摄像头输出的可见光图像和所述热成像摄像头输出的热图像；
边缘提取模块，用于对所述可见光图像进行边缘提取，得到图案边缘；
第一特征点确定模块，用于根据所述图案边缘在所述可见光图像中确定第一特征点，所述第一特征点表征所述标定板的热像定位区域的特征点在所述可见光图像中的成像位置；
第二特征点确定模块，用于对所述热图像进行基于温度的分割，根据分割结果确定第二特征点，所述第二特征点表征所述热像定位区域的特征点在所述热图像中的成像位置；
单应性矩阵计算模块，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点之间的对应关系，计算单应性矩阵。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至13中任意一项所述的双目模组标定方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如权利要求1至13中任意一项所述的双目模组标定方法。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014115144A1 (en) * 2013-01-28 2014-07-31 Opgal Optronic Industries Ltd. Enhancing infrared measurement accuracy in a specified area
CN104375375A (zh) * 2014-11-17 2015-02-25 国家电网公司 采用棋盘格标定可见光及红外热像仪相机的方法及装置
CN108230397A (zh) * 2017-12-08 2018-06-29 深圳市商汤科技有限公司 多目摄像机标定与校正方法和装置、设备、程序和介质
CN108805939A (zh) * 2018-06-19 2018-11-13 河海大学常州校区 基于统计学特征的三目视觉系统的标定装置及方法
WO2020020021A1 (zh) * 2018-07-27 2020-01-30 杭州海康威视数字技术股份有限公司 测温处理方法、装置及热成像设备
WO2020066057A1 (ja) * 2018-09-27 2020-04-02 株式会社トライアンドイー 赤外線熱画像の補正表示方法及びこれを用いた判定方法
CN111279393A (zh) * 2018-11-29 2020-06-12 深圳市大疆创新科技有限公司 相机标定方法、装置、设备及存储介质
CN111337142A (zh) * 2020-04-07 2020-06-26 北京迈格威科技有限公司 体温修正方法、装置及电子设备
CN112581545A (zh) * 2020-12-30 2021-03-30 深兰科技（上海）有限公司 多模态热源识别及三维空间定位系统、方法及存储介质
WO2021098080A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 大连理工大学 基于边缘特征的多光谱相机外参自校正算法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010048453A2 (en) * 2008-10-22 2010-04-29 International Electronic Machines Corp. Thermal imaging-based vehicle analysis
US9990730B2 (en) * 2014-03-21 2018-06-05 Fluke Corporation Visible light image with edge marking for enhancing IR imagery

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014115144A1 (en) * 2013-01-28 2014-07-31 Opgal Optronic Industries Ltd. Enhancing infrared measurement accuracy in a specified area
CN104375375A (zh) * 2014-11-17 2015-02-25 国家电网公司 采用棋盘格标定可见光及红外热像仪相机的方法及装置
CN108230397A (zh) * 2017-12-08 2018-06-29 深圳市商汤科技有限公司 多目摄像机标定与校正方法和装置、设备、程序和介质
CN108805939A (zh) * 2018-06-19 2018-11-13 河海大学常州校区 基于统计学特征的三目视觉系统的标定装置及方法
WO2020020021A1 (zh) * 2018-07-27 2020-01-30 杭州海康威视数字技术股份有限公司 测温处理方法、装置及热成像设备
WO2020066057A1 (ja) * 2018-09-27 2020-04-02 株式会社トライアンドイー 赤外線熱画像の補正表示方法及びこれを用いた判定方法
CN111279393A (zh) * 2018-11-29 2020-06-12 深圳市大疆创新科技有限公司 相机标定方法、装置、设备及存储介质
WO2021098080A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 大连理工大学 基于边缘特征的多光谱相机外参自校正算法
CN111337142A (zh) * 2020-04-07 2020-06-26 北京迈格威科技有限公司 体温修正方法、装置及电子设备
CN112581545A (zh) * 2020-12-30 2021-03-30 深兰科技（上海）有限公司 多模态热源识别及三维空间定位系统、方法及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
红外与可见光双摄像机标定方法研究;胡广胜等;《科技创新与应用》;20170208(第04期);第15-17页 *

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